## Contemporary Mathematics and Applications
Vol. 3, No. 1, 2021, pp. 36-44.
Penerapan Metode Learning Vector Quantization (LVQ)

## untuk Mendeteksi Penyalahgunaan Narkoba
Berny Pebo Tomasouw 1 , Salmon Notje Aulele 2 & Monalisa E. Rijoly 3
1,2,3 Jurusan Matematika FMIPA Universitas Pattimura
1 Corresponding author: bptomasouw@gmail.com
Abstrak. Dalam  penelitian  ini,  metode  LVQ  akan  diterapkan  untuk  mendeteksi  penyalahgunaan narkoba  berdasarkan  gejala-gejala  yang  dialami  seseorang.  Untuk  mendapatkan  tingkat  akurasi terbaik, maka data pelatihan dan data pengujian dibagi ke dalam tiga skema pembagian data yakni 60/40,  70/30  dan  80/20.  Setelah  dilakukan  proses  pelatihan  dan  pengujian  menggunakan  metode LVQ  dengan  berbagai  variasi  nilai  laju  pembelajaran  dan  jumlah  epoch,  maka  diperoleh  tingkat akurasi terbaik sebesar 86.7 % pada skema pembagian data 70/30 dengan laju pembelajaran  = 0.001 dan  = 0.005.
Kata kunci: deteksi, LVQ, metode, narkoba, penyalahgunaan
Abstract. In  this  research,  the  LVQ  method  will  be  applied  to  detect  drug  abuse  based  on  the symptoms experienced by a person. To get the best level of accuracy, the training data and testing data are divided into three data allocation schemes, namely 60/40, 70/30 and 80/20. After the training and testing process was carried out using the LVQ method with various variations in the value of the learning rate and the number of epochs, the best accuracy rate was 86.7% at the data allocation scheme 70/30 with the learning rate  = 0.001 and  = 0.005.
Keywords: abuse, detect, drug, method, LVQ, .

## 1 Pendahuluan
Masalah  penyalahgunaan  narkoba  di  Indonesia  sudah  sangat  memprihatinkan.  Hal  ini disebabkan  beberapa  faktor  antara  lain  karena  Indonesia  yang  terletak  pada  posisi  di antara tiga benua dan mengingat perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi , maka pengaruh  globalisasi  serta  arus  transportasi  yang  sangat  maju  dan  pergeseran  nilai materialistis dengan dinamika sasaran opini peredaran gelap narkoba. Kekhawatiran ini semakin  dipertajam  akibat  maraknya  peredaran  gelap  narkoba  yang  telah  merebak  di segala lapisan masyarkat.
Faktor  minimnya  pengetahuan  masyarakat  tentang  penggunaan  narkoba  menyebabkan sulitnya  masyarakat  awam  mengidentifikasi  seseorang  atau  pun  anggota  keluarganya yang telah menjadi korban penyalahgunaan narkoba. Banyaknya efek negatif yang terjadi terhadap korban narkoba ini menjadi motivasi untuk melakukan penelitian tentang deteksi
penyalahgunaan  narkoba  berdasarkan  gejala-gejala  yang  dirasakan  sehingga  bisa diketahui  apakah  seorang  itu  telah  terkena  pengaruh  narkoba  atau  tidak  agar  segera ditindaklanjuti.
Salah satu metode yang paling baik untuk masalah kelasifikasi adalah metode Learning Vector  Quantization (LVQ).  Metode  ini  termasuk  dalam  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST) yang  mana  merupakan  salah  satu  jenis  jenis  jaringan  yang  berbasis  kompetitif  dimana dari nilai keluaran yang diberikan  neuron dalam  layer keluaran hanya neuron pemenang saja  yang  diperhatikan.  Neuron  pemenang  tersebut  yang  akan  mengalami  pembaruan bobot. LVQ memiliki kelebihan seperti nilai eror lebih kecil dibandingkan metode lain serta model yang dihasilkan dapat diperbaharui secara bertahap.
Metode LVQ ini sudah banyak diterapkan untuk menyelesaikan berbagai permasalahan, antara lain untuk pengenalan wajah (Heranurweni [1]), mengklasifikasi status gizi anak (Budianita & Widodo [2]), memprediksi jurusan yang akan diminati pada SMA PGRI 1 Banjarbaru (Meliawati, R.dkk [3]), mengklasifikasi kualitas air sungai (Hamidi, R. dkk. [4]), serta mendiagnosa penyakit dalam (Leleury & Lesnussa [5]). Penelitian-penelitian ini menunjukan bahwa metode LQV memiliki performa dan hasil yang baik.

## 1.1 Model Jaringan Learning Vector Quantization (LVQ)
Model jaringan Learning Vector Quantization merupakan salah satu jenis jaringan saraf tiruan  berbasis competitive  learning atau winner  take  all yang  terawasi . Suatu  lapisan Kompetitif akan secara  otomatis  belajar unutk  mengklasifikasikan vektor-vektor input. Kelas-kelas  yang didapatkan sebagai hasil dari lapisan kompetitif ini hanya tergantung pada jarak antara vector-vektor input. Jika 2 vektor input mendekati sama, maka lapisan kompetitif akan meletakan kedua vektor input tersebut ke dalam kelas yang sama.
Arsitektur model jaringan LVQ adalah sebagai berikut (Fausett [6]):
Gambar 1 Jaringan Learning Vector Quantization

## 1.2 Algoritma Learning Vector Quantization (LVQ)
Motivasi untuk algoritma jaringan LVQ adalah untuk mencari unit output yang terdekat dengan vektor input. Jika 𝑥 dan 𝑤 merupakan kelas yang sama, maka pindahkan bobot terhadap  vektor  input  baru,  jika 𝑥 dan 𝑤 merupakan    kelas-kelas  yang  berbeda,  maka pindahkan bobot dari input vektor.
Algoritma yang digunakan adalah sebagai berikut (Fausett [6]): Langkah 0. Inisialisasi vektor referensi Inisialisasi laju pelatihan ( learning rate )  (0). Langkah 1. Bila kondisi STOP belum dipenuhi, kerjakan Langkah 2 – 6.
Langkah 2. Untuk setiap vektor input training kerjakan Langkah 3 – 4 Langkah 3. Dapatkan 𝑗 sedemikian hingga ‖𝑥 − 𝑤 𝑖𝑗 ‖ minimum.
Langkah 4. Update 𝑊 𝑖𝑗 sebagai berikut Jika 𝐶 𝑗 = 𝑇 , maka 𝑊 𝑖𝑗 (𝑏𝑎𝑟𝑢) = 𝑊 𝑖𝑗 (𝑙𝑎𝑚𝑎) + 𝛼[𝑥 𝑖 − 𝑊 𝑖𝑗 (𝑙𝑎𝑚𝑎)]
Jika 𝐶 𝑗 ≠ 𝑇 , maka 𝑊 𝑖𝑗 (𝑏𝑎𝑟𝑢) = 𝑊 𝑖𝑗 (𝑙𝑎𝑚𝑎) − 𝛼[𝑥 𝑖 − 𝑊 𝑖𝑗 (𝑙𝑎𝑚𝑎)] Langkah 5. Reduksi laju pelatihan 𝛼 = 𝛼 ∗ 𝐷𝑒𝑐 𝛼 Langkah 6. Tes kondisi STOP
Misal: 1. Dengan membatasi jumlah iterasi
2. Setelah  mencapai nilai toleransi dengan 𝑥 : vektor training (𝑥 1 , 𝑥 2 , . . . , 𝑥 𝑛 )
T : kategori/target yang benar untuk vektor training 𝑊 𝑗 : vektor bobot untuk unit output ke- j (𝑤 1𝑗 , . . . , 𝑤 𝑖𝑗 , . . . , 𝑤 𝑛𝑗 ) 𝐶 𝑗 : kategori/kelas hasil komputasi oleh unit output j ‖𝑥 𝑖 − 𝑊 𝑗 ‖ : jarak Euclidean antara vektor input dengan unit output

## 1.3 Narkoba
Narkoba adalah adalah singkatan dari Narkotika, psikotropika dan bahan adiktif lainnya. Sesuai dengan undang-undang narkoba nomor 35 tahun 2009 tentang narkotika, narkoba dibagi dalam 3 unsur yaitu narkotika, psikotropika dan bahan adiktif lainnya. Narkotika adalah zat atau obat yang berasal dari tanaman atau bukan tanaman baik sintetis maupun semisintesis, yang dapat menyebabkan penurunan atau perubahan kesadaran, hilangnya rasa,  mungurangi  sampai  menghilangkan  rasa  nyeri  dan  dapat  menimbulkan ketergantungan. Menurut Dirjosiswono [7] bahwa pengertian Narkotika adalah zat yang bisa  menimbulkan  pengaruh  Tertentu  bagi  yang  menggunakannya  dengan  memasukan kedalam  tubuh.  “pengaruh  tersebut  bisa  berupa  pembiusan,  hilangnya  rasa  sakit,
rangsangan  semangat  dan  halusinasi  atau  timbulnya  khayalan-khayalan.  Sifat-sifat tersebut yang diketahui dan ditemukan dalam dunia medis bertujuan dimanfaatkan bagi pengobatan dan kepentingan manusia rasa sakit dan lain-lain.
Menurut  UU  No.5  Tahun  1997,  psikotropika  merupakan  zat  atau  obat,  baik  alamiah maupun sintetik bukan narkotika  yang berkhasiat, psikoaktif melalui pengaruh selektif menurut susunan syaraf pusat yang menyebabkan perubahan khas pada aktifitas mental dan perilaku. Zat/obat yang dapat menurunkan aktivitas otak atau merangsang susunan syaraf  pusat  dan  menimbulkan  kelainan  Perilaku  disertai  dengan  timbulnya  halusinasi (menghayal),  ilusi,  gangguan  cara  berpikir  perubahan  alam  perasaan  dan  dapat menyebabkan  ketergantungan  serta  mempunyai  efek  stimulasi  (merangsang)  bagi  para pemakainya.  Psikotropika  (Dirjosisworo  [7])  adalah  zat  atau  bukan  narkotika  baik alamiah maupun sintesis yang memiliki khasiat psikoaktif melalui pengaruh selektif pada susunan  saraf  pusat  yang  menyebabkan  perubahan  khas  pada  aktivitas  normal  dan perilaku.
Sedangkan zat adiktif adalah obat serta bahan-bahan aktif yang apabila di komsumsi oleh organisme  hidup  dapat  menyebabkan  kerja  biologi  serta  menimbulkan  ketergantungan atau adiksi yang sulit di hentikan dan berefek ingin menggunkannya secara terus-menerus yang jika dihentikan dapat memberikan efek lelah luar biasa

## 2 Data dan Variabel Penelitian
Dalam penelitian ini, data yang digunakan adalah data 101 orang pasien rawat jalan yang diperoleh dari BNN Provinsi Maluku. Data dari 101 orang tersebut lengkap dengan 23 jenis  gejala  dan  jenis  narkoba  yang  dipakai.  Berdasarkan  data  yang  diperoleh  maka ditetapkan 4 kelas yang akan digunakan sebagai target seperti pada tabel di bawah ini
Tabel 1 Data target jenis narkoba
Kelas Jenis Narkoba yang digunakan 1 Sabu 2 Ganja 3 Lem 4 Sintetik (Pethidin+Methadon)
Sedangkan gejala-gejala yang akan digunakan sebagai variabel input dapat dilihat pada tabel berikut ini
Tabel 2 Gejala dan Inisilisasi Variabel No Gejala Inisialisasi 1 Muda tersinggung 𝑥 1 2 Kecanduan 𝑥 2 3 Depresi 𝑥 3 4 Agitasi 𝑥 4 5 Imsomnia 𝑥 5 6 Kerusakan Ginjal 𝑥 6 7 Gangguan Sex 𝑥 7 8 Paru-paru terganggu 𝑥 8 9 Mudah lelah 𝑥 9 10 Muntah 𝑥 10 11 Berkeringat 𝑥 11 12 Gelisa 𝑥 12 13 Mental terganggu 𝑥 13 14 Sembelit 𝑥 14 15 Nafsu makan hilang 𝑥 15 16 Keracunan 𝑥 16 17 Paranoid 𝑥 17 18 Susunan syaraf pusat rusak 𝑥 18 19 Mudah gugup 𝑥 19 20 Pusing 𝑥 20 21 Detak jantung meningkat 𝑥 21 22 Otot melemah 𝑥 22 23 Susah buang air kecil 𝑥 23

## 3 Hasil dan Pembahasan
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  akan  dibagi  menjadi  dua  bagian  yakni  data pelatihan  dan  data  pengujian  dengan  beberapa  skema  pembagian  seperti  pada  tabel berikut.
Tabel 3 S kema pembagian data No Skema Pembagian Keterangan 1 60/40 61 data pelatihan 40 data pengujian 2 70/30 71 data Pelatihan 30 data pengujian 3 80/20 81 data Pelatihan 20 data pengujian

## 3.1 Hasil Penelitian
Data yang telah dibagi akan diproses menggunakan metode LVQ dengan beberapa variasi nilai alfa (laju pembelajarn) dan bantuan software MATLAB sehingga diketahui tingkat akurasi terbaik yang bisa diperoleh.
Tabel 4 Tingkat Akurasi dengan Skema Pembagian Data 60/40
Nilai alfa  = 0.001  = 0.005  = 0.008  = 0.01  = 0.05  = 0.08  = 0.1  = 0.5 Jumlah Epoch 20 20 20 20 20 20 20 20 Tingkat Akurasi 85 % 85 % 82.5 % 82.5 % 77.5 % 77.5 % 77.5 % 72.5 %
Dari  tabel  4  terlihat  bahwa  hasil  pengujian  dengan  metode  LVQ  dengan  skema pembagian  data  60/40  diperoleh  hasil  terbaik  pada  nilai  =  0.001    dan  =  0.005 dengan tingkat akurasi sebesar 85%, sedangkan jumlah epochnya adalah 20.
Tabel 5 Tingkat Akurasi dengan Skema Pembagian Data 70/30
Nilai alfa  = 0.001  = 0.005  = 0.008  = 0.01  = 0.05  = 0.08  = 0.1  = 0.5 Jumlah Epoch 20 20 20 20 20 20 20 20 Tingkat Akurasi 86.7% 86.7% 83.3 % 83.3 % 80 % 80 %  80 % 76.7%
Dari  tabel  5  terlihat  bahwa  hasil  pengujian  dengan  metode  LVQ  dengan  skema pembagian  data  70/30  diperoleh  hasil  terbaik  pada  nilai  =  0.001    dan  =  0.005 dengan tingkat akurasi sebesar 86.7%, sedangkan jumlah epochnya adalah 20.
Tabel 6 Tingkat Akurasi dengan Skema Pembagian Data 80/20
Nilai alfa  = 0.001  = 0.005  = 0.008  = 0.01  = 0.05  = 0.08  = 0.1  = 0.5 Jumlah Epoch 20 20 20 20 20 20 20 20 Tingkat Akurasi 10 % 10 % 10 % 35 % 10 % 10 % 10 % 25 %
Dari  tabel  6  terlihat  bahwa  hasil  pengujian  dengan  metode  LVQ  dengan  skema pembagian data 80/20 diperoleh hasil terbaik pada nilai  = 0.01 dengan tingkat akurasi sebesar 35%, sedangkan jumlah epochnya adalah 20.

## 3.2 Pembahasan
Berdasarkan tabel 4, 5 dan 6 dapat disimpulkan bahwa tingkat keakuratan terbaik yang diperoleh adalah 86.7% dengan nilai  = 0.001 dan  = 0.005  pada skema pembagian 70/30. Selanjutnya, perbandingan secara rinci hasil pengujian dari metode LVQ dengan data aktual dapat dilihat pada tabel-tabel di bawah ini.
Tabel 7 Hasil Pengujian pada Skema Pembagian Data 60/40
Data ke - 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Target Data Aktual 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Hasil Program 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Data ke - 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Target Data Aktual 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 Hasil Program 1 1 2 2 2 1 2 1 1 1 Data ke - 20 21 22 23 24 25 26 27 28 30 Target Data Aktual 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 Hasil Program 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 Data ke - 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 Target Data Aktual 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 Hasil Program 3 3 2 2 3 3 3 1 4 4
Dari tabel diatas terlihat bahwa terjadi kesalahan klasifikasi sebanyak 6 dari total 40 data pengujian.  Kesalahan  klasifikasi  paling  banyak  terjadi  pada  kelas  2  dan  kelas  3  dari jumlah 6 kesalahan, sedangkan pada kelas 1 dan kelas 4 hasil klasifikasinya benar sesuai dengan target data aktual.
Tabel 8 Hasil Pengujian pada Skema Pembagian Data 70/30 Data ke - 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Target Data Aktual 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 Hasil Program 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 Data ke - 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Target Data Aktual 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 Hasil Program 2 2 1 2 1 1 3 3 3 3 Data ke - 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 Target Data Aktual 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 Hasil Program 3 3 3 3 3 3 3 2 4 4
Dari tabel diatas terlihat bahwa terjadi kesalahan klasifikasi sebanyak 4 dari total 30 data pengujian.  Kesalahan  klasifikasi  paling  banyak  terjadi  pada  kelas  2  dengan  jumlah  3 kesalahan sedangkan pada kelas 3 terjadi 1 kesalahan klasifikasi. Di sisi lain data kelas 1 dan kelas 4 berhasil diklasifikasikan dengan benar sesuai target data aktualnya.
Tabel 9 Hasil Pengujian pada Skema Pembagian Data 80/20
Data ke - 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Target Data Aktual 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 Hasil Program 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 Data ke - 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Target Data Aktual 2 3 3 3 3 3 3 3 4 4 Hasil Program 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3
Dari tabel diatas terlihat bahwa terjadi kesalahan klasifikasi sebanyak 13 dari total 20 data pengujian. Kesalahan klasifikasi paling banyak terjadi pada kelas 1, kelas 2 dan kelas 4. Di sisi lain data kelas 3 diklasifikasikan dengan benar sesuai target data aktualnya.

## 4 Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa klasifikasi dengan metode LVQ pada tiga skema pembagian data diperoleh hasil tingkat akurasi terbaik pada skema 70/30
yaitu sebesar 86.7 % dengan laju pembelajaran  = 0.001 dan  = 0.005. Hal ini berarti metode LVQ dapat mendeteksi dengan baik penyalahgunaan narkoba berdasarkan gejala- gejala yang dirasakan.

## 5 Daftar Pustaka
[1]   Heranurweni,  2010,  Pengenalan  Wajah  Menggunakan  Learning  Vector Quantization (LVQ), Prosiding Seminar Nasional Sains Dan Teknologi.
[2] Budianita, E. & Prijodiprodjo, W., 2013 , Penerapan Learning Vector Quantization (LVQ) untuk Klasifikasi Status Gizi Anak , IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems), 7 (2).
[3] Meliawati, R.dkk., 2016, Penerapan Metode Learning Vector Quantization (LVQ) Pada Prediksi Jurusan Di Sma PGRI 1 Banjarbaru , Jurnal KLIK, 3 (1).
[4] Hamidi, R. dkk., 2017, Implementasi Learning Vector Quantization (LVQ) untuk Klasifikasi Kualitas Air Sungai , 1 (12), hal.1758-1763.
[5] Leleury, Z. A. & Lesnussa, Y. A., 2016, Sistem Diagnosa Penyakit Dalam dengan Menggunakan  Jaringan  Saraf  Tiruan  Metode  Backpropagation  dan  Learning Vektor Quantization . Jurnal Matematika Integratif, 12 (2), hal.89-98.
[6] Fausett, L., 1994. Fundamentals of Neural Networks Architectures, Algoritma, and Applications, Prentice  Hall,  Eglewood  cllffs.  NJ07632:  Florida  Institute  of Technology.
[7] Dirdjosisworo, S., 1990, Hukum Narkotika Indonesia, Bandung, PT. Citra Aditya Bakti.